上手くいったものを横展開すると上手くいく、というのは、時と場合によっては幻想かもしれません。 少なくても、データ活用のケースでは、幻想であることが少なからずあります。 ある企業で上手くいったことをやったら上手くいかず……...

たまに、「折角だからこのデータを使って！」的なことがあります。 そのデータを溜めるまでに多大なる労力を要したのか、データ整備に多大なる時間を要したのか、ITシステム周りでコストが掛かったのか、何かは知りませんが、特定のデ...

データ活用を考えたとき、先ずはデータ活用する「現場のお困りごと」を考えるべきです。 しかし、「データのお困りごと」から入ってしまうケースが多々あります。 「データのお困りごと」とは、データが足りない、データが汚い、データ...

集計や分析、予測の結果をダッシュボードやレポートなどとして、データ活用する現場に提供することがあります。 どのようなダッシュボードやレポートを作ればいいのか？ そう悩む人も多いことでしょう。 今回は、「データサイエンスレ...

データサイエンス系プロジェクトを成功裏に納めるためには、人の成長やチーム構成なども重要ですが、連携も重要です（当たり前といえば、当たり前ですが……）。 そこで、どう育成するのか、どうチーム構成するのか、ではなく、チームが...

異常とは、標準的な挙動から著しく逸脱した稀なデータのことである。 時系列の多くの異常値は、ある特定の時点における顕著なスパイクや、ある特定の期間だけ傾向が大きく異なるとかです。 そして、異常データの多くは、どのデータが異...

ビジネスの現場で登場するデータの多くは時系列データですが、通常のテーブルデータと同様に欠測値や外れ値なども、当然ながら発生します。 時系列データの一部に欠測値（データがない）がある場合、どうすればいいでしょうか。 テーブ...

売上などの時系列データには、周期性があります。 周期性の中で、期間の決まっているものを季節性と言ったりします。 例えば、1日単位の売上データであれば、週周期（7日間）や年周期（365.25日間）などです。 例えば、1時間...

AI（人工知能）って何だろうと考えたとき、定義は非常に難しいですが、、、　感覚的に思いつくことの1つとして、「何かを教えてくれるコンピュータ上の何か」といのもあるのではないでしょうか？ 何かを教えてくれるぐらいですから、...

ビジネスの現場で目にする多くのデータは時系列データです。例えば、売上やセンサーデータなどです。 さらに、ビジネスの現場で目にする多くの時系列データは、階層構造を持っています。例えば、売上全体とエリアごとの売上、そのエリア...